from django.db import models
from wl_UserAdmin.models import Users
from wl_QaAAdmin.models import wl_questions

# Create your models here.

class UserBehavior(models.Model):
    userinfo1 = models.ForeignKey(Users, on_delete=models.CASCADE)
    action_type = models.CharField(max_length=50, choices=[
        ('view', 'View'),
        ('click', 'Click'),
        ('search', 'Search'),
        ('ask', 'Ask'),
        ('answer', 'Answer'),
        ('share', 'Share'),
        ('rate', 'Rate')
    ])
    action_target = models.CharField(max_length=255, null=True, blank=True)
    timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

class QuestionFeedback(models.Model):
    userinfo2 = models.ForeignKey(Users, on_delete=models.CASCADE)
    feedback_questions = models.ForeignKey(wl_questions, on_delete=models.CASCADE)
    feedback_type = models.CharField(max_length=50, choices=[
        ('helpful', 'Helpful'),
        ('not_helpful', 'Not Helpful'),
        ('irrelevant', 'Irrelevant')
    ])
    feedback_text = models.TextField(null=True, blank=True)
    timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)


"""
数据分析与挖掘
用户行为分析：通过分析用户的行为数据，了解用户的兴趣偏好和行为模式。可以使用聚类算法（如K-means）来识别不同的用户群体。
推荐算法优化：基于用户行为和反馈数据，不断调整推荐算法的参数，提高推荐的准确性和个性化程度。常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐。
服务质量评估：定期评估用户对问答系统的满意度，通过用户反馈数据来改进系统性能。

数据分析与挖掘
用户行为分析：通过分析用户的行为数据，了解用户的兴趣偏好和行为模式。可以使用聚类算法（如K-means）来识别不同的用户群体。
推荐算法优化：基于用户行为和反馈数据，不断调整推荐算法的参数，提高推荐的准确性和个性化程度。常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐。
服务质量评估：定期评估用户对问答系统的满意度，通过用户反馈数据来改进系统性能。

实现关键点
实时分析：使用流处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）实现实时数据处理和分析，及时响应用户行为变化。
离线分析：利用大数据处理框架（如Apache Spark、Hadoop）进行离线数据分析，生成更全面的用户画像和推荐模型。
A/B测试：通过A/B测试来验证新算法或功能的有效性，确保每次迭代都能带来正面的用户体验改进。
可视化工具：使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI、Grafana）将分析结果以图表形式展示，帮助团队更好地理解数据背后的趋势和洞察。
"""